共参照解決は通常、さまざまな言語的課題を伴うが、近年のモデルはすべてのペアタイプに同一のペアスコアラーを用いている。本研究では、共参照ケースを異なるカテゴリに分類し、それぞれのカテゴリに特化した複数のペアスコアラーを最適化する新しい共参照モデル「LingMess」を提案する。各スコアラーは特定の言語的課題を学習するよう設計されている。実験の結果、LingMessは多数のカテゴリにおいてペアスコアを大幅に向上させ、Ontonotesおよび他の5つのデータセットにおいてクラスタレベルの性能でも既存手法を上回った。本モデルは、https://github.com/shon-otmazgin/lingmess-coref にて公開されている。